这篇文章给大家分享的是python实现自定义日志的内容。小编觉得挺实用的,而且实现步骤和过程也不难,因此分享给大家做个参考,接下来一起跟随小编看看吧。
1、导入logging模块:
import logging
2、创建日志收集器:
logger = logging.getLogger(“日志收集器的name”)
3、设置日志收集器的日志级别:
logger.setLevel(logging.INFO) #设置收集器的级别为INFO。
4、给日志收集器创建输出渠道,根据第一部分的内容知:日志输出渠道包含控制台输出和文件输出。
5、设置日志输出的内容格式。
# 设置日志的输出格式 fmt = "%(asctime)s %(name)s %(levelname)s %(filename)s-%(lineno)d:%(message)s" formatter = logging.Formatter(fmt)
6、将设置的日志格式绑定到创建的输出渠道中,即将日志格式与输出渠道关联起来。
7、将设置好的输出渠道,添加到日志收集器。
实例扩展:
import os
import time
import logging
#返回一个logger实例,如果没有指定name,返回root logger。
# 只要name相同,返回的logger实例都是同一个而且只有一个,即name和logger实例是一一对应的。
# 这意味着,无需把logger实例在各个模块中传递。只要知道name,就能得到同一个logger实例。
logger = logging.getLogger('mylogger')
# 设置总日志级别, 也可以给不同的handler设置不同的日志级别
#设置logger的level, level有以下几个级别:
# 级别高低顺序:NOTSET < DEBUG < INFO < WARNING < ERROR < CRITICAL
# 如果把looger的级别设置为INFO, 那么小于INFO级别的日志都不输出, 大于等于INFO级别的日志都输出
logger.setLevel(logging.DEBUG)
# 控制台日志和日志文件使用同一个formatter,formatter用于描述日志的格式
formatter = logging.Formatter(
'%(asctime)s - %(filename)s[line:%(lineno)d] - <%(threadName)s %(thread)d>' +
'- <Process %(process)d> - %(levelname)s: %(message)s'
)
# asctime:日志产生的时间;filename:产生日志的脚本文件名;lineno:该脚本文件哪一行代码产生了日志
# threadName: 当前线程名;thread: 当前进程名;Process进程同thread线程
# levelname: logger的级别;meesage: 具体的日志信息
# 创建Handler, 输出日志到控制台和文件
# 日志文件FileHandler
basedir = os.path.abspath(".") #返回脚本所在的绝对路径
log_dir = os.path.join(basedir, 'logs') # 日志文件所在目录,即‘脚本路径/logs'
if not os.path.isdir(log_dir):
os.mkdir(log_dir)
filename = time.strftime('%Y-%m-%d-%H-%M-%S', time.localtime(time.time())) + '.log' # 日志文件名,以当前时间命名
file_handler = logging.FileHandler(os.path.join(log_dir, filename)) # 创建日志文件handler
file_handler.setFormatter(formatter) # 设置Formatter
file_handler.setLevel(logging.INFO) # 单独设置日志文件的日志级别
# 控制台日志StreamHandler
stream_handler = logging.StreamHandler()
stream_handler.setFormatter(formatter)
# stream_handler.setLevel(logging.INFO) # 单独设置控制台日志的日志级别,注释掉则使用总日志级别
# 将handler添加到logger中
logger.addHandler(file_handler)
logger.addHandler(stream_handler)
关于python实现自定义日志就介绍到这,上述实例具有一定的参考价值,感兴趣的朋友可以参考学习,希望能对大家有帮助,想要了解更多python 自定义日志的相关内容,大家可以关注其他文章。
文本转载自脚本之家
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